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Record W6989831433

Caracterización del dolor en una muestra de pacientes con trastornos mentales que reciben atención psicológica en la provincia Sabana Centro

2020· article· es· W6989831433 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueIntellectum (Universidad de La Sabana) · 2020
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicMedical research and treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPerspective (graphical)Identity (music)Schizophrenia (object-oriented programming)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En Colombia, la mayoría de los estudios sobre el dolor se han realizado desde la disciplina médica con un énfasis en enfermedades específicas o mediante el desarrollo de revisiones teóricas de la literatura existente vinculada a los mecanismos biológicos involucrados. Son escasos los estudios que exploran el dolor en población con trastornos mentales. Esta investigación tuvo como objetivo caracterizar la experiencia de dolor en adultos con trastornos mentales que reciben atención psicológica en la provincia Sabana Centro. Se planteó un estudio cuantitativo, con un diseño no experimental y de alcance exploratorio. Los participantes diligenciaron el Cuestionario McGill (Melzack, 1975), adaptado y validado para Colombia por Bejarano, Osorio, Rodriguez y Berrío (1985), a fin de evaluar la experiencia del dolor. Los resultados indican que el dolor está en mayor medida influenciado por los estados emocionales del individuo (dimensión afectiva), su percepción somatosensorial (dimensión sensorial) y finalmente por sus aspectos culturales y experienciales (dimensión evaluativa). Adicionalmente, se encontró que el dolor puede ocasionar disminución en la capacidad para realizar actividades, dormir y comer. En cuanto a los trastornos mentales, los pacientes con dolor crónico y agudo presentan diagnósticos asociados a trastornos de ansiedad, mientras que las personas con dolor crónico, tienen diagnósticos de trastornos depresivos. Los resultados sugieren la importancia de describir el dolor y las características psicológicas de los pacientes a fin de tenerlos en cuenta a la hora de proveer tratamientos integrales e interdisciplinarios.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.237
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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